Optimización energética de sistemas fotovoltaicos en condiciones de sombreado parcial mediante diversos métodos MPPT basados en técnicas

Por qué importan los paneles solares más inteligentes

Los paneles solares en tejados y a escala de servicio público se están convirtiendo en una de las principales formas de abastecer hogares, ciudades e incluso hospitales. Pero en el mundo real, los paneles suelen estar parcialmente sombreados por nubes, edificios cercanos o suciedad, lo que reduce silenciosamente la cantidad de energía que generan. Este artículo explora cómo los métodos de control “inteligentes”, basados en inteligencia artificial, pueden ayudar a las instalaciones solares a extraer casi cada vatio posible, incluso en condiciones cambiantes y complicadas.

El problema oculto de la iluminación desigual

Los paneles solares no se comportan de forma simple y lineal: a medida que cambia su voltaje, la potencia que producen sigue una curva que con frecuencia es irregular. En condiciones ideales de sol pleno, esta curva tiene un único pico claro, el punto donde el sistema entrega máxima potencia. Sin embargo, con sombreado parcial pueden aparecer varios picos más pequeños. Los controladores estándar pueden engancharse en uno de estos picos “falsos” en lugar del verdadero máximo global, desperdiciando entre un 5% y un 15% de la energía potencial o más. Las variaciones de temperatura añaden otra capa de complejidad, desplazando constantemente la posición del punto de máxima potencia. Con una capacidad solar global ya por encima de 630 gigavatios y con previsiones de más que duplicarse para 2030, estas pérdidas ocultas se traducen en ahorros perdidos importantes y en costes de infraestructura innecesarios.

Cómo buscan los sistemas solares el punto óptimo

Para mantener los paneles operando en su punto óptimo, los sistemas solares usan controladores de seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT). Métodos tradicionales, como perturb-and-observe (P&O) o la conductancia incremental, empujan el voltaje operativo hacia arriba o hacia abajo y observan si la potencia sube o baja. Estos métodos son sencillos y baratos, pero tienen inconvenientes: pueden reaccionar lentamente a cambios bruscos del tiempo, tienden a oscilar alrededor del óptimo en lugar de estabilizarse, y bajo sombreado parcial pueden confundir un bulto local de la curva con el verdadero óptimo. En sistemas grandes, conectados a la red o aislados, esta ineficiencia afecta no solo al rendimiento energético sino también al tamaño de baterías y generadores de respaldo que los planificadores deben instalar.

Enseñar a los controladores a “reconocer” el mejor punto

Los autores proponen dos controladores MPPT más inteligentes basados en redes neuronales artificiales (ANN) y en un sistema de inferencia neuro‑difuso adaptable (ANFIS). En lugar de avanzar a ciegas mediante prueba y error, estos controladores se entrenan para reconocer patrones en cómo varían la potencia y el voltaje de los paneles. Utilizan dos señales sencillas: cómo cambia la potencia al variar el voltaje y la rapidez con la que el propio voltaje cambia en el tiempo. A partir de estas señales, la IA predice en un solo paso qué acción de control debe tomar el convertidor CC–CC para situarse cerca del verdadero punto de máxima potencia. Los datos de entrenamiento proceden de simulaciones por ordenador detalladas donde una versión refinada del método convencional P&O encuentra primero el punto óptimo exacto. La IA aprende entonces una asignación directa desde el comportamiento observado de los paneles hasta la señal de control correcta, sin reproducir las limitaciones del algoritmo antiguo.

Poniendo a prueba el control inteligente

Usando una matriz solar simulada expuesta a variaciones realistas de radiación y temperatura, los investigadores compararon sus controladores ANN y ANFIS con el enfoque estándar P&O. Bajo radiación uniforme, ambos controladores basados en IA llevaron rápidamente el sistema cerca del máximo teórico, con el controlador de red neuronal alcanzando alrededor del 99,5% de la potencia posible y el controlador ANFIS alrededor del 99,75%. Lo hicieron entre cuatro y seis veces más rápido que P&O y con mucha menos “oscilación” en voltaje, corriente y en la señal de control del convertidor, lo que se traduce en una potencia más suave y estable. Bajo sombreado parcial, donde aparecen varios picos competitivos en la curva de potencia, la ventaja fue más notable. El controlador convencional a menudo se estabilizaba en un pico menor, mientras que ambos controladores de IA se orientaron hacia el máximo global, entregando aproximadamente un 35% más de potencia que P&O en el caso de sombreado probado. Es importante destacar que estas mejoras requieren muy poco esfuerzo computacional: cada paso de control puede calcularse en menos de 0,2 milisegundos, lo que hace a los métodos adecuados para hardware de bajo coste.

Qué significa esto para la energía solar futura

Para no especialistas, la conclusión clave es sencilla: una electrónica de control más inteligente puede convertir los mismos paneles solares en una planta de generación notablemente más productiva, especialmente cuando las condiciones no son perfectas. Al usar modelos compactos de IA que responden con rapidez y evitan quedarse atrapados en picos falsos, los controladores ANN y ANFIS propuestos ayudan a los paneles a cosechar casi toda la energía disponible, reducir el desgaste en la electrónica de potencia y disminuir el coste de la energía solar a lo largo de la vida útil del sistema. Entre ambos, el enfoque ANFIS saca ventaja en precisión y suavidad, mientras que la ANN es casi igual de eficaz y algo más sencilla. En conjunto, muestran cómo una dosis modesta de inteligencia artificial dentro del inversor puede hacer que la energía solar sea más fiable, asequible y atractiva tanto para hogares como para proyectos a gran escala.

Cita: Benabdallah, N., Belabbas, B., Tahri, A. et al. Energy optimization of PV systems under partial shading conditions using various technique-based MPPT methods. Sci Rep 16, 5128 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-36117-w

Palabras clave: energía solar, sistemas fotovoltaicos, seguimiento del punto de máxima potencia, control mediante inteligencia artificial, sombreado parcial